AI并不“思考”
許多人以為AI是“智能”的，它能像人類一樣思考和理解。但實際上，AI只是在執(zhí)行預設的算法和模式識別，它沒有意識、情感或主觀理解。
深度學習并不是“學習”
盡管深度學習模型被稱為“學習”，但它們本質上是在通過大量數(shù)據(jù)調整內部參數(shù)，使模型能夠從數(shù)據(jù)中預測結果。它們并不具備“學習”背后的真實認知過程。
AI可以更好地預測未來，但不是因為它“知道”未來
AI能夠通過分析大量歷史數(shù)據(jù)做出預測，但它并不是因為了解未來的趨勢，而是依賴于復雜的統(tǒng)計模型和模式識別技術。
早期AI并不像今天這么智能
在20世紀50年代到70年代，AI曾被期望能迅速超越人類智能，但由于計算資源和數(shù)據(jù)的限制，這個領域經(jīng)歷了幾次“AI寒冬”。直到最近幾年，隨著計算力的提升，AI才取得了突破。
AI的偏見來自數(shù)據(jù)
AI系統(tǒng)并不是“天然”公正的。它們所做的決策依賴于它們訓練時使用的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)往往包含了人類的偏見。如果數(shù)據(jù)中包含了性別、種族或其他偏見，AI就可能放大這些偏見。
“AI取代工作”未必是真實威脅
雖然AI有能力自動化一些任務，但它并不會直接取代所有工作。更多的是會改變工作內容，要求人類與AI合作，發(fā)揮各自的優(yōu)勢。
量子計算不是“立即”的AI突破
量子計算在理論上能夠提供更強的計算能力，但它的實際應用仍然處于早期階段，距離大規(guī)模應用于AI模型訓練還有很長的路要走。
AI并不會有“創(chuàng)造力”
雖然AI可以生成音樂、藝術和文本，但這些作品并不是AI“創(chuàng)造”的結果，而是基于已有的模式和數(shù)據(jù)的組合。AI并不具備真正的創(chuàng)造性思維。
AI無法理解上下文的“深層含義”
雖然語言模型（如GPT）能夠生成看似合理的文本，但它們并不理解上下文中的深層含義。它們依賴于統(tǒng)計概率，而不是對話中的真正語境。
AI也能“失誤”
盡管AI有時看起來無懈可擊，但它并不是完美的。AI模型可能會因為數(shù)據(jù)錯誤、模型過擬合或外部環(huán)境變化等原因做出錯誤決策，甚至在特定情況下比人類還容易出錯